把专利、论文、产品的数据融合，打通研发创新的数据链条

主要观点总结

本文主要介绍了在研发过程中遇到技术难题时，如何借助Maxipat的AI辅助系统进行问题解决方案的挖掘。文章提到了利用大语言模型和增强搜索的局限性，以及Maxipat的problem-solution算法如何通过对论文、专利、产品的深层次关联挖掘出有价值的技术方案。

关键观点总结

关键观点1: 技术难题解决过程中的挑战和现状

技术人员在研发过程中遇到技术难题时，现有的大语言模型和增强搜索工具无法充分挖掘深层次的信息，不能完全满足需求。

关键观点2: Maxipat的problem-solution算法的优势

Maxipat的AI辅助系统能够通过problem-solution算法模仿科研人员进行联想，挖掘出可能有用的技术方案，尤其当技术人员把问题描述得越具体时，反馈的技术方案越有价值。

关键观点3: Maxipat的辅助创新系统特点

Maxipat的辅助创新系统包括辅助创新和智能搜索与分析两大功能，旨在提高科技创新效率，通过跨领域进行技术方案的深层挖掘和关联，理解概念后再进行搜索。

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